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Enregistrement W4400288623 · doi:10.1121/10.0027188

The correlation between acoustic and articulatory variation in Laurentian French high vowels

2024· article· en· W4400288623 sur OpenAlexaff
Beth MacLeod, Suzy Ahn, Phillip Burness

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)CorrelationSpeech recognitionComputer scienceMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the relationship between acoustic and articulatory variation in Laurentian French (LF) high vowels. LF /i/, /y/, /u/ undergo laxing before a consonant other than a voiced fricative. While several studies have characterized LF vowel laxing acoustically, limited work has described it articulatorily. This study investigates the alignment between ultrasound tongue imaging data and acoustic realization in LF vowels. Using data from Burness et al. (2022b), seven native LF speakers participated in a study collecting ultrasound tongue imaging and audio while producing 52 French words with target vowels /i/, /y/, /u/. We chose the ultrasound frame for each token that aligns with the vowel midpoint. From these, we obtained x (tongue backness) and y (tongue height) values. Linear mixed-effect models were employed to assess the relationship between acoustic parameters (F1, F2) and articulatory measures. Findings reveal a varied but generally related pattern between acoustics and articulation. F1 relates significantly to tongue height for /u/ and /y/, while F2 aligns significantly with tongue backness across all three vowels. However, substantial unaccounted variation suggests factors like vocal tract physiology, the non-linearity between articulation and acoustics, and specific choice of articulatory measures might contribute to this variability. Future research will explore these factors to better comprehend this intricate link between acoustics and articulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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